Datenanalyse-Kurse 可以帮助您分析数据、了解任务和确定结果。您可以在统计、可视化、数据挖掘和基础分析方面获得技能。很多功能都可以在表格、可视化工具和分析工作流程中找到。

IBM
您将获得的技能: 数据整理, Apache Hadoop, 统计分析, 数据收集, 数据科学, 数据分析, 分析, 数据清理, 数据可视化软件, Data Mart, 微软Excel, 数据可视化, 数据仓库, 大数据, Apache Hive, 数据湖, Apache Spark
初级 · 课程 · 1-3 个月

您将获得的技能: 数据整理, 数据操作, Excel 公式, 数据分析, 信息隐私, 数据科学, 数据导入/导出, 谷歌工作表, 数据清理, 数据质量, 电子表格软件, 透视表和图表, 微软Excel, 数据完整性
初级 · 课程 · 1-3 个月

IBM
您将获得的技能: Python 程序设计, 数据整理, 数据操作, 统计分析, 预测建模, 探索性数据分析, 回归分析, Pandas(Python 软件包), 数据导入/导出, 数据转换, NumPy, 数据清理, 数据驱动的决策制定, 数据分析, Matplotlib, 数据可视化, 功能工程, Scikit-learn (机器学习库), 数据管道
中级 · 课程 · 1-3 个月

IBM
您将获得的技能: 数据整理, Python 程序设计, 生成式人工智能, Excel 公式, 探索性数据分析, 网页抓取, 交互式数据可视化, 专业网络, 数据分析, Plotly, 数据导入/导出, 仪表板, 数据叙事, IBM Cognos 分析, 数据可视化软件, 微软Excel, SQL, 数据可视化, 大数据, 数据展示
攻读学位
初级 · 专业证书 · 3-6 个月

您将获得的技能: Pandas (Python Package), NumPy, Data Manipulation, Data Wrangling, Package and Software Management, Data Analysis, Data Transformation, Unstructured Data, JSON, Object Oriented Programming (OOP), Data Science, Python Programming, Computer Programming, Programming Principles, Data Import/Export, Software Design, Data Validation, Mathematical Software, Computational Logic, Data Structures
初级 · 专项课程 · 3-6 个月

您将获得的技能: Rmarkdown, Ggplot2, R (Software), R Programming, Data Analysis, Tidyverse (R Package), Data Visualization, Statistical Programming, Data Visualization Software, Data Cleansing, Data Manipulation, Data Import/Export, Package and Software Management, Data Structures
初级 · 课程 · 1-3 个月

您将获得的技能: Microsoft Excel, Excel Formulas, Spreadsheet Software, Pivot Tables And Charts, Data Analysis, Data Manipulation, Microsoft Office, Data Mining
中级 · 指导项目 · 不超过 2 小时

您将获得的技能: Data Ethics, Data Analysis, Analytics, Data-Driven Decision-Making, Google Sheets, Business Analytics, Spreadsheet Software, Analytical Skills, Tableau Software, Data Sharing, Data Collection, Data Cleansing, Data Processing, Data Visualization Software, Data Visualization, SQL
初级 · 课程 · 1-4 周
Duke University
您将获得的技能: 统计, 统计分析, 概率分布, 贝叶斯统计, 回归分析, 统计推理, 概率与统计, 数据分析, R(软件), 探索性数据分析, 统计假设检验, 概率, 统计方法, 统计报告, 抽样(统计), 数据可视化, R 语言程序设计(中文版), 同行评审, 统计建模, 相关性分析
初级 · 专项课程 · 3-6 个月

Meta
您将获得的技能: 描述性统计, 数据可视化软件, 探索性数据分析, 统计分析, 数据操作, Tableau 软件, 数据导入/导出, 谷歌工作表, 数据分析, 仪表板, 数据清理, 数据叙事, SQL, 电子表格软件, 数据可视化, 透视表和图表, 相关性分析
初级 · 课程 · 1-3 个月

IBM
您将获得的技能: 数据整理, Apache Hadoop, 数据可视化软件, Excel 公式, 交互式数据可视化, 统计分析, 散点图, 数据分析, 数据清理, 微软Excel, IBM Cognos 分析, 数据可视化, 数据展示, Tree 地图, 仪表板, 分析技能, Looker (软件), 大数据, 数据叙事, 电子表格软件
攻读学位
初级 · 专项课程 · 3-6 个月

Microsoft
您将获得的技能: 交互式数据可视化, 商业智能, 时间序列分析和预测, 数据分析, 网页内容无障碍指南, 数据可视化软件, 高级分析, 仪表板, 微软动力平台, 数据可视化, 数据展示, 统计报告, 数据叙事, 数据驱动的决策制定, Power BI
初级 · 课程 · 1-3 个月
数学和统计技能强的人最适合从事数据分析工作。 数据分析师负责收集数据,并对大型数据集进行统计分析,因此数据分析人员必须有条理、注重细节,并能在紧迫的时间内聪明地工作。 除了高级数学技能外,数据分析师还应熟悉各种编程语言,并具备分析和总结数据集的能力。
许多数据分析师在华尔街或对冲基金工作,帮助投资者和大银行为其投资组合和客户做出财务决策。 这些数据分析师负责为同事和客户收集和分析大量财务数据。 数据分析人员的常见职业道路还包括在医疗保健或保险公司工作。
对于学习数据分析的人来说,具备较强的数学技能非常重要,因此学习者可以考虑涵盖推断统计、概率与数据以及数据科学等数学技能的主题。 数据分析师还需要熟悉计算机编程,因此使用 Python 研究应用数据科学的课题是必须的。 对于对如何在团队环境中进行数据分析感兴趣的学习者来说,管理数据分析和建立数据科学团队的主题可能会帮助你发挥团队的潜力,并提供管理和规划技巧。
熟练掌握 Data Analysis 可以为您打开通往多个行业的多样化职业道路的大门:
想要提高团队的 Data Analysis 技能?Coursera 为 5-125 人的团队提供量身定制的企业解决方案。我们的产品包括高级分析、定制学习路径和协作工具。要了解我们的 Data Analysis 培训选项并进行购买,请访问我们的Coursera for Teams页面。